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Competência em Informação como Fator de Inovação Social

2022· article· pt· W4283812275 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueBrazilian Journal of Information Science research trends · 2022
Typearticle
Languagept
FieldDecision Sciences
TopicBusiness and Management Studies
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

O presente artigo propõe-se a analisar a competência em informação como sendo um fator de promoção de inovação social, tendo-se em vista uma possível correlação entre as matrizes teóricas dessas duas temáticas. A inovação social visa à transformação social por meio de mudanças nas práticas sociais, satisfazendo necessidades humanas e promovendo inclusão social, com uma consequente mudança de relações de poder, uma vez que o próprio conhecimento pode ser considerado inovação social. A competência em informação é considerada base para a aprendizagem ao longo da vida pois se trata de uma meta-competência capaz de auxiliar o indivíduo a lidar com necessidades informacionais e a compreender, criar e utilizar criticamente a informação nos mais variados contextos. O presente trabalho tem por objetivo delinear o alinhamento dos temas inovação social e competência em informação, realizando uma análise sobre como a perspectiva transformacional de estudos primários realizados na literatura sobre competência em informação pode ser correlacionada à inovação social em uma perspectiva de inclusão e emancipação sociais.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.056
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Bibliometrics, Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesBibliometrics, Scholarly communication
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.838
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0560.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0120.023
Science and technology studies0.0090.002
Scholarly communication0.0030.015
Open science0.0050.004
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.171
GPT teacher head0.464
Teacher spread0.294 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it